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J-GLOBAL ID：201902223409156423   整理番号：19A2392430

不採算プロジェクトの予兆検知におけるAI活用の取り組み

An Approach to Utilize AI for Detecting Signs of Unprofitable Projects

著者 (1件)： 常木翔太 (NEC)
資料名： プロジェクトマネジメント学会誌(CD-ROM)  (Journal of the Society of Project Management (CD-ROM))
巻： 21  号： 4  ページ： 12-15  発行年： 2019年08月15日 
JST資料番号： F1774B  ISSN： 1345-031X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： PMOは,遂行中プロジェクトを定期モニタリングすることにより,追加コストが発生するような潜在リスクを早期に検知し,不採算プロジェクトの発生を抑止することが求められる.一方,PMO活動は人為的作業が中心のためすべてのプロジェクト状況を把握してコスト悪化の予兆を検知することには限界がある.本稿では,過去のプロジェクト情報をディープラーニングで学習することにより,コスト悪化の予兆を早期かつ効率的に検知し,PMO活動の高度化を実現する取り組み紹介する.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  *プロジェクト ,  *プロジェクト管理 ,  *リスク管理 ,  *経営組織
準シソーラス用語： *ディープラーニング ,  *不採算プロジェクト ,  *PMO

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (4件)： プロジェクト ,  予兆 ,  AI ,  活用